[发明专利]一种人脸重建方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种人脸重建方法，其特征在于，包括：

对接收到的多帧人脸图像数据进行人脸关键点的提取，其中，所述人脸图像数据的来源包括用户输入的同一个人的多帧图像，和/或从视频流中截取的同一个的人脸图像数据；

对每帧人脸图像数据分别建立原始三维人脸模型，以针对每帧人脸图像数据，根据部分所述人脸关键点获得第一主成分分析系数；

根据每帧人脸图像数据的全部所述人脸关键点修正所述第一主成分分析系数，获得第二主成分分析系数，包括：组合所述多帧人脸图像对应的第一主成分分析系数并配置权重，作为第二主成分分析系数；

基于所述第二主成分分析系数构建目标三维人脸模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每帧人脸图像数据分别建立原始三维人脸模型，以针对每帧人脸图像数据，根据部分所述人脸关键点获得第一主成分分析系数，包括：

基于部分所述人脸关键点与第一主成分分析系数设置第一目标函数的第一点约束项；

基于所述第一主成分分析系数设置第一目标函数的第一正则化项；

在所述第一点约束项与所述第一正则化项的约束下，对所述第一目标函数求解，获得所述第一主成分分析系数的值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于部分所述人脸关键点与第一主成分分析系数设置第一目标函数的第一点约束项，包括：

对第一主成分分析参考系数、缩放后的部分所述人脸关键点与第一主成分分析系数进行主成分分析运算，获得第一特征值；

将所述第一特征值投影到二维空间，获得第二特征值；

计算所述第二特征值与部分所述人脸关键点之间的第一距离；

采用所述第一距离设置第一目标函数的第一点约束项。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对第一主成分分析参考系数、缩放后的部分所述人脸关键点与第一主成分分析系数进行主成分分析运算，获得第一特征值，包括：

获取第一主成分分析参考系数；

对部分所述人脸关键点进行缩放；

计算缩放后的部分所述人脸关键点与第一主成分分析系数之间的第一乘积；

将所述第一主成分分析参考系数与所述第一乘积之间的和值设置为第一特征值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述第一点约束项与所述第一正则化项的约束下，对所述第一目标函数求解，获得所述第一主成分分析系数的值，包括：

对所述第一目标函数迭代，计算所述第一主成分分析系数的值，使得第一距离最小、且所述第一主成分分析系数满足高斯分布。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每帧人脸图像数据的全部所述人脸关键点修正所述第一主成分分析系数，获得第二主成分分析系数，包括：

基于全部所述人脸关键点与第二主成分分析系数设置第二目标函数的第二点约束项；

基于所述第二主成分分析系数设置第二目标函数的第二正则化项；

在所述第二点约束项与所述第二正则化项的约束下，对所述第二目标函数求解，获得所述第二主成分分析系数的值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于全部所述人脸关键点与第二主成分分析系数设置第二目标函数的第二点约束项，包括：

对第一主成分分析参考系数、缩放后的全部所述人脸关键点与所述第二主成分分析系数进行主成分分析运算，获得第三特征值；

将所述第三特征值投影到二维空间，获得第四特征值；

计算所述第四特征值与全部所述人脸关键点之间的第二距离；

采用所述第二距离设置第二目标函数的第二点约束项。